Alibaba (Qwen) · modèle de langage
Qwen3 14B : prix, contexte et benchmarks
Qwen3 14B est un modèle de langage de Alibaba (Qwen) sorti le 28 avril 2025. Il coûte 0,12 $US par million de tokens en entrée et 0,24 $US en sortie, avec un contexte de 41 k tokens. Epoch AI le classe 106e sur 125 modèles notés.
| Performance (ECI) | 6/40 | |
|---|---|---|
| Prix | 25/30 | |
| Contexte | 1/15 | |
| Fonctions | 15/15 |
Ce qu'il faut savoir sur Qwen3 14B
Qwen3 14B a été publié par Alibaba (Qwen) (Chine) le 28 avril 2025. Il accepte du texte en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 40 960 tokens, plus que 9 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 16 384 tokens d'une traite.
Il est disponible depuis environ 18 mois, assez pour que ses prix et ses scores soient stabilisés.
Prix de Qwen3 14B
Sur OpenRouter, Qwen3 14B coûte 0,12 $US par million de tokens en entrée et 0,24 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 0,15 $US par million, plus cher que 17 % des modèles payants (5,1 fois moins que la médiane de 0,76 $US).
Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0004 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 11 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
Performance et benchmarks
L'Epoch Capabilities Index (ECI), qui agrège les résultats publiés sur de nombreux benchmarks, attribue à Qwen3 14B un score de 138,2 (intervalle de 133,2 à 140). Il se place ainsi au 106e rang sur 125 modèles notés.
Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :
| Benchmark | Ce qu'il mesure | Score | Date |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | questions de sciences de niveau doctorat | 63,8 % | 29 avr. 2025 |
| OTIS Mock AIME | problèmes de compétition de mathématiques | 66,4 % | 29 avr. 2025 |
À performance au moins égale, DeepSeek V4 Flash 0731, Qwen3.7 Flash et gpt-oss-20b coûtent au moins 30 % de moins.
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il gère l'appel d'outils : il peut donc piloter un agent IA, appeler des API ou des serveurs MCP.
- Il sait répondre dans un format JSON imposé (sorties structurées).
- C'est un modèle de raisonnement : il « réfléchit » avant de répondre, ce qui améliore les tâches difficiles mais consomme plus de tokens de sortie.
- Ses connaissances s'arrêtent à mars 2025.
Ses poids sont ouverts et téléchargeables sur Hugging Face (licence apache-2.0) : vous pouvez le faire tourner sur vos propres machines, sans envoyer vos données à un tiers. Avec 14 768 307 200 milliards de paramètres, il demande environ 8 252 434 731 Go de mémoire en quantification 4 bits. Vérifier avec le calculateur VRAM. Il a été téléchargé 10 001 942 fois sur Hugging Face le mois dernier.
Les autres modèles de Alibaba (Qwen)
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Max Prime | 23 sept. 2026 | 6 $US | — |
| Qwen3.8 Omni Flash | 21 sept. 2026 | 0,23 $US | — |
| Qwen3.8 Max (0902) | 3 sept. 2026 | 3 $US | 155,1 |
| Qwen3.8 Flash | 26 août 2026 | 0,23 $US | — |
| Qwen3.8 27B | 14 août 2026 | 0,78 $US | 151,7 |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 12 août 2026 | 3 $US | — |
| Qwen3.7 Flash | 27 juil. 2026 | 0,06 $US | 144,1 |
| Qwen3.7 Plus | 3 juin 2026 | 0,56 $US | 147 |
Verdict
Qwen3 14B obtient 47/100 selon notre grille, qui ne retient que des chiffres publiés.
Points forts
- Prix bas : moins cher que 83 % des modèles payants.
- Poids ouverts : auto-hébergeable, données gardées chez vous.
- Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
Limites
- Performance modeste : derrière 84 % des modèles notés.
- Texte seulement : ne lit ni images ni fichiers.
À éviter si…
- vous analysez de longs documents d'un seul tenant ;
- vous voulez l'héberger sur un seul ordinateur grand public (≈ 8 252 434 731 Go requis en 4 bits).
Alternatives
- Phi 40,09 $US
- Gemma 3 27B0,15 $US
- gpt-oss-120b0,26 $US
- gpt-oss-20b0,04 $US
- GPT-4o-mini0,26 $US
- GPT-4o-mini (2024-07-18)0,26 $US
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Qwen3 14B ?
0,12 $US par million de tokens en entrée et 0,24 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0004 $US.
Quelle est la taille du contexte de Qwen3 14B ?
40 960 tokens, soit environ 31 000 mots, avec 16 384 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Qwen3 14B en local ?
Oui, ses poids sont publiés sous licence apache-2.0. Comptez environ 8 252 434 731 Go de mémoire en 4 bits.
Qwen3 14B convient-il pour un agent IA ?
Oui sur le plan technique : il gère l'appel d'outils et les sorties structurées. Vérifiez ensuite son coût pour votre volume.
Qwen3 14B est-il performant ?
Epoch AI le classe 106e sur 125 modèles notés (ECI 138,2). Sur GPQA Diamond, il obtient 63,8 %.
Quelles alternatives à Qwen3 14B ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont Phi 4, Gemma 3 27B et gpt-oss-120b.
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